import numpy as np 
from sklearn.linear_model import LogisticRegression


#初始化数据集
x= np.array([[2,3],[3,4],[6,5],[4,4],[3,2],[4,7],[5,4],[4,3],[7,5],[3,3],[4,4],[5,2]])
y=np.array([[1],[1],[1],[1],[1],[1],[0],[0],[0],[0],[0],[0]])


#输入测试集
x_test=np.array([[3,5],[2,4],[5,6],[3,6],[3,3],[4,5],[4,2],[5,5],[6,7],[5,3],[6,4],[6,6]])  #特征变量：辣椒酱辣度与保质期
y_test=np.array([[1],[1],[1],[1],[1],[1],[0],[0],[0],[0],[0],[0]])	


#创建并训练模型
model=LogisticRegression()
model.fit(x,y.ravel())


#输出逻辑回归模型的方程参赛
print(f"w = {model.coef_},b = {model.intercept_}")


#预测模型准确率并输出
r2=model.score(x_test,y_test)	
print("模型预测准确率为：",r2)


#预测甜度3保质期7的新样本分类
y_pre = model.predict([[3,7]])
print(f"预测甜度3保质期7的新样本分类：{y_pre}")

#该样本应划分为正例，即顾客会购买该辣椒酱。